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Recorded Future AIでセキュリティを強化しましょう

脅威インテリジェンスを自動化し、セキュリティオペレーションを変革する

shipped 2025年11月14日automatepaid
AutomateSecurityThreat intel assistant
Recorded Future AI - AI tool hero image

注目ポイント

1アナリストの生産性を最大化する自律型脅威業務
2リアルタイムインサイトでランサムウェアに対抗する積極的な防御を。
3複数の情報源からインテリジェンスを瞬時に関連付け、迅速な応答を実現します。
4リアルタイムハニーポットデータによる高度な脅威検出を可能にする

Stork’s verdict on Recorded Future AI

Recorded Future AIはautonomous threat operationsを提供しますが、大企業のセキュリティチーム以外には明らかに過剰です。

Recorded Future AI reviewed by Stork AI · stork.ai/ja/recorded-future-ai

Stork Quadrant

Sleeping Giant· 35/100

Has a real moat but invisible to agents. Add an MCP and you'd climb.

Recorded Future's defensibility rests on proprietary threat data (dark web, vulnerability feeds, geopolitical signals) that refreshes constantly and is expensive to replicate. The trust moat is real: security teams pay for liability coverage and institutional credibility when acting on intelligence. An LLM alone can't replace the data collection or the coordination layer (integrations into SOAR platforms, alert routing, incident response orchestration). The AI wrapper is replaceable; the data and trust underneath are not.

Claude Haiku 4.5, scored 2026-05-25

Defensibility · 64/100

  • Physical-world coupling
  • Regulatory moat
  • Network liquidity
  • Proprietary refreshing data
  • High-trust catastrophic workflows
  • Multi-party coordination
  • Brand / community / taste

An LLM alone could replace

  • Summarize threat intelligence reports or security advisories into plain English
  • Generate incident response playbooks or runbooks from threat data
  • Classify and tag threats by severity or type
  • Draft security policy recommendations based on threat landscape

Agent-Readiness · 0/100

  • Verified MCP
  • Listed on agent surfaces
  • Usage-based pricing
  • Headless agent auth
  • Public OpenAPI
  • Active changelog
  • llms.txt

Score history · +8 pts over 2 re-scores

How to defend

Double down on data exclusivity—invest in collection capabilities competitors can't match (dark web monitoring, threat actor attribution, supply-chain signals). Embed deeper into SOC workflows as the decision-making layer that security teams legally rely on, not just a summarization tool.

  • Ship an MCP server and list it on Stork — biggest single point gain (+25).
  • Get listed in the Anthropic MCP registry, Cursor, or Claude Desktop (+20).
  • Add a usage-based or per-call tier; per-seat-only pricing dies when agents replace seats (+15).
  • Expose API-key auth with a self-serve sandbox tier; remove sales-call gates (+15).
  • Publish an OpenAPI spec at /openapi.json or /.well-known/openapi (+10).

仕様

APIドキュメント

overview

Recorded Future AIの概要

Recorded Future AIは、セキュリティチームが自動化を通じて実用的な脅威インテリジェンスを活用できるように設計されています。先進的なAI駆動ツールを活用することで、組織が反応的な対策から積極的なサイバーセキュリティ戦略へと移行する手助けをします。

  • 脅威検出および対応プロセスを効率化する
  • 継続的な脅威ハンティングの力を活用してください。
  • セキュリティ業務を散発的なものから戦略的なものへと変革する

features

主要な特徴

私たちのプラットフォームは、さまざまな業界のセキュリティオペレーションを強化する最先端の機能を備えています。リアルタイムのインサイトから自動化されたレポーティングまで、Recorded Future AIは効果的な脅威管理に必要なリソースを提供します。

  • カスタマイズされたランサムウェアリスクプロファイル
  • 複数ソースの自動相関
  • 高度な分析者支援から得られる実用的な洞察

use cases

理想的な使用ケース

Recorded Future AIは、高リスク分野における多様なセキュリティアプリケーションに対応しています。金融、サプライチェーン、あるいは重要インフラに関わる方々にとって、私たちのプラットフォームは脅威インテリジェンスの能力を大幅に向上させることができます。

  • 自動化を求めるエンタープライズレベルのセキュリティチーム
  • 積極的な脅威防御に重点を置く政府機関
  • 機密データを扱い、カスタマイズされたインテリジェンスを必要とする組織

ポリシー

無料枠

Vendor website advertises a free tier.

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